基于BP人工神经网络的局部放电模式识别

介绍了ＢＰ人工神经网络在局部放电模式识别中的应用．结合实际现场情况提出了一种基于统计分析的局部放电特性提取方法,在此方法的基础上对空气火花放电和油中火花放电进行了模式识别实验,实验结果证明了这种放电特性提取方法在局部放电模式识别应用中的可行性．     

基于BP人工神经网络的局部放电模式识别

介绍了ＢＰ人工神经网络在局部放电模式识别中的应用，结合实际现场情况提出了一种基于统计分析的局部放电特性提取方法，在此方法的荐对空气火花放同中火花放电进行了式识别实验，实验结果证明了这种放电特性提取方法在局部放电模式识别应用中的可行性。     

对高压电动机绝缘局部放电的探讨

为适应深化改革的需要，黑河市筹资新建了黑河热电厂、库尔滨电站、象山电站、西沟电站等多座发电厂（站）。这些发电厂（站）建成投产后，大大缓解了我市电力紧张的局面，为黑河经济的腾飞作出了重大贡献。在这些发电厂（站）内高压电动机是发电的重要辅助设备，高压电动机运行的好与坏直接影响企业的经济效益。现对黑河热电厂近年高压电动机烧毁事故为例，对高压电动机的局部放电缺陷做初步探讨。1高压电动机故障与局部放电高压电动机不易发生故障，运行中加强维护检查可相应延长使用寿命，但是，因为运行管理不善和现场环境及修试技术不…     

采用微线结构传感器的高压电机定子绝缘监测系统的研究

局部放电在线检测技术是高压旋转电机定子绕组绝缘监测的有效方法。介绍了一套对大型汽轮发电机和高压异步电动机进行在线局放检测的系统 ,该系统采用一种基于微线理论的新型放电传感器 (简称 MSL S)获取局放信号。详细地研究了该传感器的特性 ,并在实验的基础上研究了该系统的抗干扰能力 ,结果表明该系统有更好的抗干扰性能。同时 ,对放电量的标定问题进行了讨论 ,指出检测系统的输出信号受检测电路的频率特性、局放信号本身的频谱和从放电点到传感器的传递函数诸因素的影响。对于电机这一类绕组型的绝缘结构 ,视在放电量的标定是与放电点的定位密切相关的。     

油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别

为了对局部放电进行识别,建立并使用电脉冲法测量了油纸绝缘中的5种典型缺陷模型,利用混沌方法研究了局部放电的时间序列信号.结果表明,局部放电具有明显的混沌特征,是一个混沌过程.根据局部放电的混沌时间序列和由其得到的混沌吸引子能定性地分析和识别局部放电类型.选取相空间重构参数和重构后的混沌特征量对局部放电的混沌特性进行了定量表征.利用径向基(RBF)神经网络对相间局部放电(PRPD)和局部放电的混沌分析(CAPD)方法分别作了模式识别的效果验证和比较,表明两者的识别结果良好且各有优势.综合选取PRPD模式的统计算子与CAPD模式的混沌特征量作为神经网络的输入向量,平均正判率达到95%以上,明显提高了局部放电类型的识别效果.     

人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用

阐述了局部放电测量对大型汽轮发电机定子绝缘状况诊断的重要性。针对大型汽轮发电机定子绝缘中３种主要放电形式，进行了大量模拟试验，获得了３种放电的相位Φ、放电量ｑ及放电次数ｎ的三维特征谱图。采用多层前馈神经网络来分析局部放电三维特征谱图的统计数据，以实现电机中局部放电的模式识别，取得了很好的效果。     

大型交流电机绝缘在线监测的研究

测量电机局部放电是对交流电机绝缘在线监测的有效措施,本文分析了恶劣的现场环境中怎样通过测量电机局部放电,实现电机绝缘状况的在线监测。文中还对怎样抑制干拢,提高测试的准确度进行探讨。     

电力设备线圈绝缘局部放电传输特性研究

局部放电测量是诊断电力设备线圈绝缘状况的一种重要方法。但传统方法测量得到的局部放电大小、波形与绝缘内部实际放电的大小和波形存在很大的不同。文章对电力设备线圈绝缘局部放电传输特性进行了研究，有关研究结果与试验观察的结果一致。     

油／纸绝缘沿面局部放电特性研究

采用局部放电测量方法,研究了油/纸沿面从局部放电起始到贯穿闪络整个过程中局部放电量、放电谱图、放电频率及单个放电脉冲的变化情况.采用两种具有不同老化程度的油样研究了油样在沿面闪络过程中对局部放电测量结果的影响.研究结果表明,在初始电子产生阶段,放电量和放电频率均很小,放电集中在工频峰值处,随着电压的升高,放电量和放电频率随之升高,放电处于工频上升处.当临近沿面闪络时,放电量会迅速增大,放电脉冲呈现脉冲序列形式,会听到较大的放电声.油样的老化会降低局部放电起始电压,并导致沿面放电在流注发展阶段的放电量和放电频率增加.     

气体绝缘组合电器中的局部放电及其测量

论述了气体绝缘组合电器ＧＩＳ中几种局部放电源类型及其特点，介绍了在模拟系统中建立的三种测量局放信号不同频段的电气方法及其对于局放视在放电量的测量与局放源的定位，对于上述方法中消除干扰的途径作了介绍。     

一类基于概率神经网络的语音识别模型

介绍了采用人工神经网络,特别是概率神经网络(PNN)技术进行语音识别的原理．提出了一类基于概率神经网络的解决元音识别问题的模型,并且通过一个试验,研究了用于语音识别的PNN模型中的参数设置．试验表明,该模型对于元音的识别具有较好的识别率．     

基于遗传算法的神经网络在局部放电模式识别中的应用

针对ＢＰ神经网络（ＮＮ） 在大型发电机局部放电模式识别中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小点的问题,提出采用遗传算法（ＧＡ） 作为神经网络的学习算法．并且根据神经网络结构的特点,构造了新的遗传算子．结果表明,与ＢＰ神经网络相比,ＧＡ 神经网络的收敛性能和推广能力都有了明显提高     

Application of artificial neural networks in sonic diagnosis of cracking hammer with artificial diamond

On the basis of the characteristic parameters selected from the fault sonic signals of cracking hammer with artificial diamond by means of with time series analysis and time domain statistics, three-layer artificial neural network is trained by an improved BP algorithm. The results state that the fault sonic signals can be identified by trained network system precisely. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China Biography: LI Kai-yang (1963-), male, Associate professor. Current research interest is in image processing.     

基于稀疏表示算法的GIS局部放电识别

为提高GIS绝缘缺陷的识别正确率,针对GIS出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种典型绝缘缺陷物理模型,对获得的局部放电灰度图谱,用稀疏表示分类算法进行缺陷类型识别。该算法首先用最小--范数方法计算稀疏表示系数,运用压缩感知将低维观测信号恢复到高维原始信号,通过计算各类缺陷局部放电灰度图的最小残差来进行图像匹配,避开了一般模式识别分类算法中较为复杂的特征提取。测试结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率较高。     

基于人工神经网络的框架结构可靠性分析

为了解决结构可靠性分析中的非线性问题,将人工神经网络和Monte Carlo法相结合,利用训练后的网络模型对大范围的数据进行概率分析,得到了极限状态函数值的数字特征,求得结构系统的可靠性指标.该方法为复杂结构系统和极限状态函数无法显式表达的结构系统的可靠性分析提供了一个新途径.     

人工神经网络在淬透性曲线中的应用

利用人工神经网络中的BP算法,建立材料的合金成分与距水冷端不同位置上的硬度值的模型.根据材料的合金成分含量取得硬度值,获得了满意的结果,为预测淬透性曲线提供了一定的理论辅助手段.     

人工神经元网络在液压机行程停位控制中的应用

液压机行程停位精度是液压机先进性能的主要衡量指标，它直接影响着锻件产品的加工质量及液压机自动化生产。作者采用人工神经元网络来提取液压机工况条件和超程值之间的一般关系，并将其用于超程预测，从而实现了高精度停位控制。研究及大量试验表明：该方法不仅具有停位精度高及稳定性好等特点，而且这种控制系统的控制能力可以在液压机生产过程中具有不断提高的智能特性。该方法在３．１５ＭＮ液压机上的停位控制精度已能达到±０．５ｍｍ．     

人工神经网络在定量结构-活性相关(QSARs)研究中的应用

人工神经网络（ANN）源于模拟人脑中信息处理过程的计算机模型,它独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用领域中取得了显著的成效,介绍了人工神经网络的原理及其在定量结构－活性相关（QSARs)研究中的应用,并对其进一步的应用做了展望。     

基于脉冲耦合神经网络的指纹识别方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)是基于猫视觉原理构建的一种简化的神经网络模型,它的点火时刻序列图包含了局部图像的灰度分布信息和相邻像素之间的几何信息,这恰是纹理图像的特征所在.基于这种特性,该文提出一种把PCNN的点火脉冲信号总和通过傅里叶变换的新的模式识别方法.最后给出了部分指纹图像仿真实验的结果,以验证该方法的有效性.